Distilhubert Finetuned Gtzan

🚀 distilhubert-finetuned-gtzan

該模型是 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 數據集上的微調版本。它在評估集上取得了以下結果，展現出了良好的性能和效率。

🚀 快速開始

該模型是 ntu-spml/distilhubert 在 GTZAN 數據集上的微調版本，在評估集上有如下表現：

• 評估損失（eval_loss）：0.4710
• 評估準確率（eval_accuracy）：0.87
• 評估運行時間（eval_runtime）：52.8306
• 每秒評估樣本數（eval_samples_per_second）：1.893
• 每秒評估步數（eval_steps_per_second）：0.246
• 訓練輪數（epoch）：16.0
• 訓練步數（step）：1808

🔧 技術細節

訓練超參數

訓練過程中使用了以下超參數：

• 學習率（learning_rate）：2e - 05
• 訓練批次大小（train_batch_size）：8
• 評估批次大小（eval_batch_size）：8
• 隨機種子（seed）：42
• 優化器（optimizer）：Adam，β1 = 0.9，β2 = 0.999，ε = 1e - 08
• 學習率調度器類型（lr_scheduler_type）：線性
• 學習率調度器熱身比例（lr_scheduler_warmup_ratio）：0.1
• 訓練輪數（num_epochs）：25

框架版本

• Transformers：4.34.1
• Pytorch：2.1.0+cu118
• Datasets：2.14.5
• Tokenizers：0.14.1

📄 許可證

本項目採用 Apache-2.0 許可證。